摘要: 引用来源:肖潇. 基于深度学习的遥感图像处理系统的设计与实现[D].北京邮电大学,2019. 阅读全文
posted @ 2020-01-01 16:04 下雨天,真好 阅读(235) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1333782/201912/1333782-20191226151440384-62994965.png) 阅读全文
posted @ 2019-12-26 15:15 下雨天,真好 阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Tensorflow2.0 1. Tensorflow 简介 1. Tensorflow是什么 1. Google开源软件库 1. 采用数据流图,用于数值计算 2. 支持多平台 GPU CPU 移动设备 3. 最初用于深度学习,变得通用 2. 数据流图 1. 节点 处理数据 2. 线 节点之间的输入 阅读全文
posted @ 2019-12-23 17:33 下雨天,真好 阅读(619) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: LaTeX编辑数学公式基本语法元素 LaTeX中的数学模式有两种形式: inline 和 display。 前者是指在正文插入行间数学公式,后者独立排列,可以有或没有编号。 行间公式(inline) 用$将公式括起来。 块间公式(displayed) 用$$将公式括起来是无编号的形式 还有[.... 阅读全文
posted @ 2019-12-17 13:43 下雨天,真好 阅读(1678) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 梯度下降算法 1. 梯度 1. 函数上某一点的梯度是 向量,就是函数变化增加最快的地方。具体来说,对于函数f(x,y),在点(x0,y0)沿着梯度向量的方向 : (df/dx0,df/dy0)的转置. 可以最快速度到达最大值. 2. 梯度下降算法 1. 损失函数: J(w) 2. w的梯度将是损失函 阅读全文
posted @ 2019-12-15 14:13 下雨天,真好 阅读(132) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 反向传播 1. 下降的幅度与斜率大小成正比,越到最小点时,每步应越来越小,防止调过头 2. 某一点导数大小即可表现为 w的变化幅度 w k \ ▽J(w) 3. ▽J(w)为正表示向左走 w变小 ,为负表示向右走 w会变大 2. 简单数字识别案例中 1. 对于一张图片,输入图片特征,经过隐藏层 阅读全文
posted @ 2019-12-13 18:22 下雨天,真好 阅读(644) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Oracle数据库服务器Docker映像文档 Oracle Database Server 12c R2是行业领先的关系数据库服务器。Oracle数据库服务器Docker映像包含在Oracle Linux 7上运行的Oracle数据库服务器12.2.0.1企业版。该映像包含具有一个pdb的多租户配置 阅读全文
posted @ 2019-12-09 09:36 下雨天,真好 阅读(2642) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 登录阿里云Docker Registry ​ 用于登录的用户名为阿里云账号全名,密码为开通服务时设置的密码。 ​ 您可以在访问凭证页面修改凭证密码。 2. 从Registry中拉取镜像 3. 将镜像推送到Registry ​ 请根据实际镜像信息替换示例中的[ImageId]和[镜像版本号]参数 阅读全文
posted @ 2019-12-08 17:12 下雨天,真好 阅读(875) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: JDBC配置 jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/dangdang jdbc.username=root jdbc.password=root oracle.driver=oracle.jdbc 阅读全文
posted @ 2019-12-04 23:42 下雨天,真好 阅读(181) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Docker 1. 简介 开源的应用容器引擎,基于Go语言 完全隔离的沙箱机制,类似app之间的关系 重要的是性能开销极低 程序简化 docker镜像中包含环境,服务环境搭建简单 2. 应用场景 1. web自动打包发布 2. 自动化测试 3. 在服务型环境中部署,调整 应用 3. Docker引擎 阅读全文
posted @ 2019-12-01 14:32 下雨天,真好 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目标检测 1. rcnn:根据颜色等特征,将图像分为许多小区域(一般情况下颜色相同的都是一类物体) 1. 合并区域,然后进行区域内的物体检测 即到卷积中进行预测(每个框一个卷积网络) 2. 缺点:找到的框太多 2. fast rcnn:整张图片卷积得到特征图 图片映射到特征图, 3. faster 阅读全文
posted @ 2019-11-30 11:48 下雨天,真好 阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: SVM损失函数 L1 = max(0,5.1 3.2+1)+max(0, 1.7 3.2+1) l2 = ...... 损失函数:L=(L1+L2+L3)/3 当所有的分数几乎相同时:L=分类数 1 (就是max中的那个1.共有类数 1个) 为什么使用平均值? 无论分数如何变化loss不会改变 最优 阅读全文
posted @ 2019-11-30 10:27 下雨天,真好 阅读(150) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python解析xml文档 1,DOM(基于对象) 主要思想:从根节点开始按照标签值 逐层查找 注: ​ getElementsByTagName() class Element ​ Element.childNodes Dom 类型 2,SAX (基于事件):比dom更多的控制,更有效率,但需要的 阅读全文
posted @ 2019-11-29 21:29 下雨天,真好 阅读(372) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Keywords :Ubuntu,VOC,Object_detection 1,环境搭建 2,下载数据 models:https://github.com/tensorflow/models.git 使用git下载 或直接下载zip VOC2012:链接: https://pan.baidu.com 阅读全文
posted @ 2019-11-24 21:07 下雨天,真好 阅读(394) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: [1] 首先备份 /etc/yum.repos.d/CentOS Base.repo 到其他文件夹 [2] 进入yum源配置文件所在文件夹 [root@localhost yum.repos.d] cd /etc/yum.repos.d/ [3] 下载yum源配置文件,放入/etc/yum.repo 阅读全文
posted @ 2019-11-12 22:31 下雨天,真好 阅读(161) 评论(0) 推荐(0) 编辑